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DOI：
10.1109/lcsys.2024.3410632
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发表时间：
2024-03
影响因子：
3
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中科院分区：
文献类型：
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作者：
本文研究了欧氏空间中随机微分方程的非线性最优控制问题和概率空间中Fokker-Planck-Kolmogorov方程的状态线性最优控制问题。我们的方法是建立在一个新的局部最优性的概念，强于传统的庞特里亚金的最小值和最初制作的确定性最优集成控制问题。一个关键的实际成果是一个快速收敛的数值算法，这证明了它的可行性，涉及马尔可夫和开环策略的问题。
We tackle a nonlinear optimal control problem for a stochastic differential equation in Euclidean space and its state-linear counterpart for the Fokker-Planck-Kolmogorov equation in the space of probabilities. Our approach is founded on a novel concept of local optimality, stronger than conventional Pontryagin’s minimum and originally crafted for deterministic optimal ensemble control problems. A key practical outcome is a rapidly converging numerical algorithm, which proves its feasibility for problems involving Markovian and open-loop strategies.